تحسين التنبؤ بالطقس باستخدام الذكاء الاصطناعي: نظرة مستقبلية

صناعة التنبؤ بالطقس في الهند على وشك التحول بشكل كبير مع دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML). وقد أكد السيد مروتيونجاي موهاباترا، المدير العام لإدارة الأرصاد الجوية الهندية (IMD)، أن الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة سيكملان نماذج التنبؤ الرقمية الحالية للطقس وسيعززان بشكل كبير دقة التوقعات في السنوات القادمة.

وكانت IMD تعمل بنشاط على تحسين أنظمتها الرصدية لتوفير توقعات جوية مسقطية لمناطق أصغر، مثل البنشايات التي تمتد على مساحة تقدر بحوالي 10 كيلومترات مربعة. ولدعم هذه الجهود، نشرت IMD شبكة مكونة من 39 رادار جوي دوبلر تغطي 85٪ من الكتلة الأرضية للبلاد. وتمكن هذه الأجهزة من تقديم توقعات ساعية للمدن البارزة، مما يضمن توقعات دقيقة ومحلية أكثر.

سيقوم الذكاء الاصطناعي بلعب دور حاسم في تحليل سجلات الطقس الرقمية الواسعة لدى IMD التي تعود إلى عام 1901. بواسطة الاستفادة من الذكاء الاصطناعي، يمكن للعلماء البحث في هذه الكمية الهائلة من البيانات التاريخية لتوليد رؤى قيمة حول نماذج الطقس. على عكس النماذج التقليدية المعتمدة على الفيزياء، تركز النماذج الاصطناعية في التنبؤ بالطقس على علوم البيانات وتستخدم البيانات السابقة لتحسين التوقعات.

ومن أجل استغلال القدرات الكاملة للذكاء الاصطناعي، تم تشكيل مجموعات خبراء عن طريق وزارة العلوم الأرضية وIMD. وشدد موهاباترا على أن كلًا من الذكاء الاصطناعي والنماذج الرقمية للتوقع سيعملان جنبًا إلى جنب ويكملان بعضهما البعض. وشرح كذلك أن الهدف هو تقديم توقعات فائقة المحلية، تُصيغ معلومات عن الطقس وفقًا لاحتياجات قطاعات مثل الزراعة والصحة والتخطيط الحضري والهيدرولوجيا والبيئة على مستوى البنشايات أو القرى.

بإدماج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في التنبؤ بالطقس يسمح لاتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات بمزيد من الفعالية في عصر كثرة المعلومات. أكد موهاباترا أنه من خلال الاستفادة من البيانات السابقة، يمكن للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة استخراج رؤى قيمة وتحسين دقة التوقعات. ويضمن هذا النهج أن دقة التنبؤ لا تعتمد فقط على النماذج التقليدية المعتمدة على الفيزياء.

علاوة على ذلك، أدى التغير المناخي إلى ظهور ظواهر مسقطية مثل السحب الاهليلجية. تعتبر هذه الأنماط الجوية على نطاق صغير ذات تأثير كبير على المجتمعات المحلية. ولمعالجة هذا التحدي، نشرت IMD بتكتيك رادارات جوية دوبلر تغطي 85٪ من البلاد. مع دقة عالية تبلغ 350 مترًا لكل بكسل، تتيح هذه الرادارات المتقدمة كشف ومحاكاة السحب الاهليلجية، مما يحسن دقة التوقعات للأحداث الشديدة مثل الأمطار الغزيرة والإعصارات.

مع دمج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، تبدو مستقبل تنبؤات الطقس في الهند واعدة. ستعزز هذه التقنيات المتقدمة الدقة والتحديد الجغرافي والتصميم الخاص بالقطاعات في التنبؤات، مما يضمن أن تبقى الهند مستعدة تمامًا لأي تحديات تتعلق بالطقس.

أسئلة متكررة:

1. كيف يعزز الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالطقس؟
يستخدم الذكاء الاصطناعي البيانات السابقة لإنتاج معرفة يمكن استخدامها للقيام بتوقعات أفضل. يركز تطبيقه على نمذجة علوم البيانات بدلاً من فيزياء الظواهر الجوية، مما يسمح بتوقعات أكثر دقة.

2. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكمل النماذج الرقمية للتنبؤ؟
يعمل الذكاء الاصطناعي والنماذج الرقمية للتنبؤ معًا على تحسين دقة التوقعات. يحلل الذكاء الاصطناعي البيانات السابقة ويوفر رؤى قيمة، بينما تدمج النماذج الرقمية النماذج المعتمدة على الفيزياء للتنبؤ بالظروف الجوية.

3. ما هو أهمية التنبؤات الفائقة المحلية؟
توفر التنبؤات الفائقة المحلية توقعات على مستوى أكثر توجيهًا، مثل البنشايات أو القرى. تُصيغ هذه المعلومات الجوية حسب احتياجات القطاعات المحددة مثل الزراعة والصحة والتخطيط الحضري والهيدرولوجيا والبيئة، مما يمكن من اتخاذ قرارات أفضل واستعداد أفضل.

4. كيف تعزز رادارات جوية دوبلر دقة التنبؤ؟
تستطيع رادارات جوية دوبلر اكتشاف ومحاكاة السحب الاهليلجية بدقة، مما يعزز بشكل كبير دقة التوقعات للأحداث الشديدة مثل الأمطار الغزيرة والإعصارات. من خلال نشر هذه الرادارات بشكل استراتيجي، يمكن لـ IMD تغطية جزء كبير من البلاد وتوفير توقعات أكثر دقة.

المصادر:
– إدارة الأرصاد الجوية الهندية (IMD)

The source of the article is from the blog macnifico.pt